#テキストマイニング
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- 外れ値検出で台頭する事業領域を見つける方法商標に記載された商品・サービス名を言語モデルでベクトルに変換し、LOFで新規性を測れば、浮上しつつある事業領域を事前に見つけられるだろうか。2022年の論文の4段階の手法と結果、限界を整理する。
- 新しい研究提案書は本当に成果を出すのか提案書の文章の斬新さから、成果を上げる国家R&D課題を事前に選び出せるだろうか。言語モデルとLOFで測定した新規性が、論文・特許・技術移転とどのようにつながるのかを整理する。
- 急増するAI論文を言語モデルで文献レビューする言語モデルでAI論文をクラスタリングし、浮上しつつあるトピックを数値で捉えられるだろうか。半期ごとの言語モデル、浮上性の4指標、トピック進化マップを用いてアテンション論文を分析した研究を読む。
- 新製品発売直後の顧客の不満を、ソーシャルメディアで捉える発売初期のソーシャルメディアの投稿から不満要素を抽出し、緊急度と深刻度によって優先的に改善すべき不満を選び出す方法を、Galaxy S10のレビュー事例で見ていく。
- ウェブデータネットワークで社会的イシューを見つける方法急に関心が集まった社会的イシューとその時期をどのように見つけるのか。キーワードネットワークの構造エントロピーと影響スコアによって尿素水イシューを検出した論文を読む。